从镶木地板到数据框 - Python

在Python中，我们可以使用pandas这个库来创建数据框。数据框是一种二维数据结构，类似于Excel中的工作表，我们可以在其中存储和处理数据。

下面将介绍如何从镶木地板（hardwood floor）数据中创建一个数据框。

镶木地板数据

镶木地板数据是一个由R语言提供的内置数据集，其中包含了宽木板地板的宽度和缺陷的信息。我们可以使用Python中的pandas库来读取并将其转换为数据框。

这里先来看看镶木地板数据的结构：

| 列名 | 描述 | | --- | --- | | width | 宽度 | | G1 | 位置1的缺陷 | | G2 | 位置2的缺陷 | | G3 | 位置3的缺陷 | | G4 | 位置4的缺陷 | | G5 | 位置5的缺陷 |

读取数据

要读取镶木地板数据，我们可以使用pandas库中的read_csv函数。请确保已经安装了该库。

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/vincentarelbundock/Rdatasets/master/csv/datasets/wood.csv')

# 显示数据的前5行
print(df.head())

输出结果：

   Unnamed: 0  width    G1    G2    G3    G4    G5
0           1    9.0  0.00  0.00  0.00  0.00  5.83
1           2   10.4  4.20  4.34  4.35  4.36  4.36
2           3    8.8  0.00  0.00  0.00  0.00  4.88
3           4   10.4  0.00  0.00  0.00  0.00  4.29
4           5    9.0  0.00  0.00  0.00  0.00  3.93

我们可以看到，数据已经被读取并输出了前5行。

创建数据框

接下来，我们可以使用pandas库中的DataFrame函数来创建一个数据框。

# 将镶木地板数据转换为数据框
data = {
        'width': df['width'],
        'G1': df['G1'],
        'G2': df['G2'],
        'G3': df['G3'],
        'G4': df['G4'],
        'G5': df['G5']
        }

df_new = pd.DataFrame(data)

# 显示数据框前5行
print(df_new.head())

输出结果：

   width    G1    G2    G3    G4    G5
0    9.0  0.00  0.00  0.00  0.00  5.83
1   10.4  4.20  4.34  4.35  4.36  4.36
2    8.8  0.00  0.00  0.00  0.00  4.88
3   10.4  0.00  0.00  0.00  0.00  4.29
4    9.0  0.00  0.00  0.00  0.00  3.93

可以看到，我们已经成功地将镶木地板数据转换为一个数据框。

至此，我们已经介绍了如何从镶木地板数据创建一个数据框。通过pandas库，我们可以方便地读取和处理各种数据集，包括CSV、JSON、Excel等。